倪云峰 叶健 樊娇娇

摘要：为了解决人工水果分拣的缺点，探讨了一种基于图像识别的水果分拣系统。通过硬件采集系统采集各类不同水果的图像数据，应用图像处理技术，设定水果分类的颜色、大小特征的阈值标准，根据阈值标准对水果进行腐烂检测，区分出腐烂和完好水果;再对完好水果进行种类识别，并在相同种类下进行水果的大小等级识别和颜色状态判定。结合水果的大小及颜色，将水果分拣为特等果、优等果、次等果、劣等果四大类，以判别水果的外部和内部品质，最终实现水果的分拣。在分拣过程中实时统计已分拣水果的数量，将已识别的水果图像进行实时删除操作，减少系统内存，设置同步模块，使图像处理与自动化设备达到同步。测试结果显示，该水果分拣系统效率高、成本低，对水果供应链中的水果分拣应用具有较大意义。

关键词：图像识别;特征选择;实时统计;水果分拣

中图分类号： S126;TP391.41  文献标志码： A  文章编号：1002-1302（2021）10-0170-06

传统水果分拣主要采用人工分拣，而人工分拣效率低、易造成水果损坏、准确率低、人力物力消耗较大，极大增加了分拣成本。为了降低水果分拣成本，亟需探索出一种分拣效率高、准确率高、人力物力消耗小的自动化系统。

关于农产品的品质鉴定和分级研究，主要涉及农产品的大小、形状、颜色、表面损伤与缺陷检测等[1-5]。国外对农产品分级检测的研究开始较早。Tao等采用多变识别技术实现对苹果和马铃薯的颜色识别，识别准确率高但效率较低[6]。……